Cómo los modelos de aprendizaje automático utilizan datos archivados para el entrenamiento

Detrás de cada algoritmo de aprendizaje automático exitoso se esconde un volumen asombroso de datos. La eficacia de estos modelos depende en gran medida de la calidad, la diversidad y el tamaño de los conjuntos de datos con los que se entrenan.

Para ponerlo en perspectiva, ChatGPT de OpenAI se entrenó inicialmente con unos 570 GB de datos de texto . Desde su lanzamiento en 2022, el tamaño de los conjuntos de datos de entrenamiento no ha hecho más que crecer a medida que aumenta la demanda y la complejidad del modelo.

Este creciente volumen de datos conlleva dos desafíos importantes: el procesamiento y el almacenamiento. Gestionar enormes volúmenes de información de forma eficiente requiere una infraestructura potente, y el coste de almacenar esos datos puede resultar prohibitivo.

Afortunadamente, una solución poderosa ayuda a abordar ambas preocupaciones: datos comprimidos.

¿Qué es la compresión de datos?

En su forma más simple, la compresión de datos se refiere al proceso de reducir el tamaño de un archivo o conjunto de datos. Por ejemplo, si alguna vez ha comprimido una carpeta llena de imágenes para enviarla por correo electrónico, ya ha utilizado un método básico de compresión. Esto ayuda a reducir el espacio que ocupa y facilita la transferencia.

Herramientas como WinRAR, 7-Zip y las utilidades de sistema integradas para Windows, macOS y Linux facilitan este proceso para el usuario general, mientras que herramientas como ArchiverFS son útiles para grandes empresas. Sin embargo, cuando se trata de aprendizaje automático a escala empresarial, las necesidades de compresión van mucho más allá de la compresión básica. Los sistemas de IA requieren métodos especializados de compresión diseñados para preservar información importante, reducir el tamaño de los archivos y mejorar la accesibilidad durante el entrenamiento.

Por qué es importante la compresión en el aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático, especialmente los de gran escala como GPT, BERT o DALL·E, se entrenan con enormes volúmenes de datos. Esto incluye texto de libros y sitios web, imágenes de bases de datos públicas, clips de audio y más.

Sin compresión surgen varios desafíos:

• El almacenamiento se vuelve costoso a medida que se acumulan terabytes o incluso petabytes de datos de entrenamiento.

• El procesamiento se vuelve ineficiente ya que los datos sin procesar generalmente contienen mucho ruido y redundancia.

• El entrenamiento se ralentiza debido a la sobrecarga que supone gestionar conjuntos de datos inflados o no estructurados.

Al comprimir los datos de forma inteligente, podemos reducir drásticamente su volumen, eliminar contenido irrelevante y acelerar el proceso de entrenamiento general.

Cómo el aprendizaje automático utiliza datos comprimidos

Normalmente, los archivos comprimidos, como ZIP o RAR, deben extraerse antes de su uso. Sin embargo, los sistemas de aprendizaje automático suelen adoptar un enfoque diferente.

En lugar de la compresión estándar, estos sistemas utilizan técnicas que permiten a los modelos acceder directamente a datos comprimidos pero utilizables. Esto implica formatear los datos en formatos más eficientes, como:

• Archivos de texto limpios y tokenizados

• Estructuras de datos indexadas

• Formatos optimizados como TFRecord o Parquet

La idea es preparar los datos de forma que se preserve su utilidad, pero se reduzca el tamaño, se elimine el ruido y se aumente la velocidad de procesamiento. Esto garantiza que la IA pueda aprender de los datos de forma eficiente y sin retrasos innecesarios.

El papel de la tokenización y la limpieza

Una de las partes más importantes de la compresión específica de IA es la tokenización.

La tokenización es el proceso de descomponer la entrada (generalmente texto) en pequeñas unidades llamadas tokens. Estos tokens pueden ser palabras, caracteres o fragmentos de subpalabras, según el diseño del modelo. Por ejemplo, la oración:

"Me gustan los gatos."

Podría llegar a ser:

[“Me”, “me gustan”, “los gatos”]

Esta transformación elimina espacios o formatos innecesarios y permite que el modelo procese el texto en fragmentos lógicos y consistentes.

Pero ese es solo el primer paso. Tras la tokenización, cada token se convierte en un ID numérico . Por ejemplo:

[“Me”, “me gustan”, “los gatos”] → [8, 8756, 9273]

El modelo no entiende texto como nosotros, sino números. Estos identificadores son los que utiliza para procesar y aprender patrones del lenguaje.

Paralelamente, la limpieza de datos elimina cualquier elemento que pueda interferir con el entrenamiento del modelo. Esto incluye:

• Registros duplicados

• Entradas vacías o malformadas

• Metadatos irrelevantes

• Etiquetas HTML, caracteres especiales o spam

• Información de identificación personal (PII), dependiendo de las restricciones éticas

El resultado es un conjunto de datos más pequeño y ágil que es más eficiente de almacenar y más fácil de digerir para el modelo.

Formatos de datos eficientes para el entrenamiento de IA

Tras la tokenización y la limpieza, los datos suelen convertirse a formatos optimizados específicamente para el aprendizaje automático. Algunos ejemplos comunes incluyen:

• TFRecord (usado con TensorFlow)

• Parquet (un formato de almacenamiento en columnas ideal para análisis)

• LMDB (una base de datos integrada de alto rendimiento)

Estos formatos están diseñados para permitir lecturas secuenciales rápidas, procesamiento por lotes y una fácil integración con GPU o TPU. Además, reducen los tiempos de carga, minimizan el uso de memoria y permiten el acceso aleatorio, algo crucial para el entrenamiento a gran escala donde la latencia es importante.

Transmisión de datos comprimidos

Para conjuntos de datos muy grandes, los sistemas de IA no suelen almacenar ni descomprimir todo a la vez. En su lugar, utilizan técnicas de streaming para leer los datos comprimidos directamente desde el almacenamiento (a menudo en la nube) y procesarlos en tiempo real.

Esto permite:

• Ciclos de entrenamiento más rápidos al eliminar los retrasos causados por cargas de datos completas

• Menores costos de hardware, ya que no todos los datos necesitan estar en la memoria

• Escalabilidad mejorada, lo que permite entrenar en millones o miles de millones de puntos de datos

Al utilizar almacenes de datos fragmentados, carga diferida y técnicas de precarga, los ingenieros pueden garantizar que solo se carguen los datos necesarios en cada paso, manteniendo las GPU y las TPU ocupadas sin desperdiciar recursos.

Beneficios del uso de datos comprimidos en IA

Usar datos comprimidos en los procesos de aprendizaje automático no es solo una ventaja, sino una necesidad. Las ventajas son significativas:

En primer lugar, está la reducción de los costos de almacenamiento. Al eliminar la información redundante y comprimir la restante, los equipos pueden reducir el tamaño de sus conjuntos de datos considerablemente.

En segundo lugar, el procesamiento se vuelve más rápido y eficiente. Los modelos pueden ingerir datos limpios y tokenizados de forma masiva sin necesidad de un preprocesamiento complejo en tiempo de ejecución.

En tercer lugar, el ancho de banda y las velocidades de transferencia mejoran, algo especialmente importante en entornos informáticos distribuidos donde los datos se comparten entre múltiples servidores o centros de datos.

Y, por último, permite la escalabilidad. Con datos comprimidos y tokenizados, los equipos pueden trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes sin incurrir en cuellos de botella de rendimiento ni costos prohibitivos.

Reflexiones finales

En el mundo de la inteligencia artificial, los datos son la base. Sin ellos, los modelos de aprendizaje automático simplemente no pueden funcionar. Pero los datos sin procesar son desordenados, grandes y difíciles de gestionar. Ahí es donde entra en juego la compresión inteligente.

Mediante técnicas como la tokenización, la limpieza de datos y formatos de almacenamiento eficientes, los sistemas de IA pueden procesar grandes cantidades de información con mayor rapidez, eficiencia y ahorro que nunca. No se trata solo de trucos técnicos: son componentes esenciales de cualquier flujo de trabajo de aprendizaje automático escalable y de alto rendimiento.

A medida que la IA continúa evolucionando y los modelos se hacen aún más grandes, la necesidad de gestionar datos archivados y comprimidos de forma inteligente no hará más que aumentar. En esta era impulsada por los datos, la compresión no es una cuestión de último momento, sino una estrategia fundamental para construir el futuro de los sistemas inteligentes.